## JURNAL SAINS INFORMASI GEOGRAFI    [J SIG]
https://journal.umgo.ac.id/index.php/GEOUMGo/index
Volume 4 Nomor 2, November 2021                                                                                 ISSN 2614-1671

## ANALISIS AUTOKORELASI SPASIAL KETIMPANGAN GENDER KABUPATEN/KOTA DI PULAU JAWA MENGGUNAKAN INDEKS MORAN DAN LISA
Spatial Autocorrelation Analysis of Districts/Cities Gender Inequality in Java Island Using Moran Index and LISA
Candra Sari Djati Kartika 1 , Amanda Kirana Yudita 1 , Krisna Arum Windiatma 1
1 Departemen Sains Informasi Geografi, Universitas Gadjah Mada, Indonesia Email Korespondensi: candrakartika@ugm.ac.id
Diterima: 5/10/2021 | Ditinjau:11 /11/2022 | Disetujui: 19/11/2022

## DOI: 10.31314/j sig.v4i2.1040
Abstract - Spatial autocorrelation is one of the methods of spatial analysis to determine the existence of relationship  between  observed  locations  and  neighboring  locations  with  the  assumption  that  adjacent locations will have a greater degree of correlation so that if a change occurs at a location, changes will also occur  in  the  surrounding  location.  Therefore, spatial autocorrelation analysis can be used  to see the correlation between regions towards a social phenomenon, such as gender inequality issue. Moran Index and LISA were used in this study and the results showed that the IKG values of districts/cities in Java  Island  in  2019  had  a  positive  correlation  where  the  observed  areas  with  high  IKG  values  were surrounded  by  areas  with  high  IKG  values,  and  vice  versa.  From  the  results  of  the  analysis,  policy maker and government could pin-point regional clusters that require special policy considerations on a regional basis to overcome the problem of gender inequality.
Keywords : spatial autocorrelation, gender inequality, moran index, LISA
Abstrak – Autokorelasi spasial merupakan salah satu metode analisis spasial untuk menentukan adanya hubungan atau keterkaitan antar lokasi amatan dengan lokasi tetangga dengan asumsi bahwa lokasi yang berdekatan akan memiliki tingkat korelasi yang lebih besar sehingga apabila suatu perubahan terjadi pada suatu lokasi, maka perubahan juga akan terjadi di lokasi sekitarnya. Sehingga analisis autokorelasi spasial dapat dimanfaatkan untuk melihat korelasi antar wilayah terhadap suatu fenomena sosial, seperti halnya isu  ketimpangan  gender.  Indeks  Moran  dan  LISA  digunakan  dalam  penelitian  ini  dan  diperoleh  hasil bahwa  nilai  IKG  Kabupaten/Kota  di  Pulau  Jawa  pada  tahun  2019  memiliki  korelasi  positif  dimana wilayah amatan dengan nilai IKG tinggi dikelilingi oleh wilayah dengan nilai IKG tinggi, dan sebaliknya. Dari  hasil  analisis  tersebut  dapat  diketahui  klasterisasi  wilayah  yang  membutuhkan  pertimbangan kebijakan khusus secara kewilayahan guna mengatasi permasalahan ketimpangan gender.
Kata kunci: autokorelasi spasial, ketimpangan gender, indeks moran, LISA

## PENDAHULUAN
Fenomena  ketimpangan  gender  masih  merupakan  suatu  isu  besar  yang  belum terselesaikan  di  Indonesia.  Ketimpangan  gender  merupakan  kondisi  dimana  terdapat ketidaksetaraan  antara  laki-laki  dan  perempuan  dalam  kehidupan  keluarga,  bermasyarakat, berbangsa dan bernegara. Salah satu ciri terjadinya ketimpangan gender adalah masih terjadinya diskriminasi  antara  perempuan  dan  laki-laki  dalam  memperoleh  kesempatan  berperan  dan mendapat  manfaat  dalam  pembangunan  nasional  (Hubies,  2010)  yang  dapat  dilihat  dari besarnya  gap  antara  nilai  Tingkat  Partisipasi  Angkatan  Kerja  (TPAK) berdasarkan  jenis kelamin.  Berdasarkan  catatan  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  per  Februari  2021,  nilai  TPAK perempuan 54,03% sedangkan laki-laki 82.14%. Selain itu nilai Indeks Pembangunan Manusia (IPM)  perempuan  di  Indonesia  masih  relatif  lebih  rendah  dibandingan  dengan  negara-negara ASEAN  lain  seperti  Singapura,  Malaysia,  Brunei  Darusalam  dan  Filipina  (UNDP,  2018).  Hal ini  tentu  akan  menghambat  keberhasilan  pembangunan  nasional,  karena  salah  satu  indikator keberhasilan pembangunan adalah adanya pembangunan gender yang setara.
Beberapa  upaya  untuk  mengatasi  isu  ketimpangan  gender  telah  dilaksanakan  oleh pemerintah,  yaitu  dengan diterbitkannya  Instruksi  Presiden  Repubik  Indonesia  Nomor  9  tahun 2000 tentang Pengarusutamaan Gender dalam Pembangunan Nasional dimana seluruh lembaga baik  pusat  maupun  daerah  wajib  merencanakan,  menyusun,  memantau,  serta  mengevaluasi kebijakan  program  pembangunan  agar  mempertimbangkan  faktor  gender  serta  menyebarkan informasi dan edukasi terkait permasalahan genderguna meningkatkan kesetaraan serta keadilan gender.  Upaya-upaya  tersebut  utamanya  diwujudkan  dalam  perluasan  dan  kemudahan  dalam mengakses pendidikan bagi perempuan, baik formal maupun informal serta meningkatkan peran perempuan  dalam  sektor  ekonomi.  Hal  ini  dilaksanakan  karena  pendidikan  merupakan  salah satu  faktor  utama  yang  mempengaruhi  IPM  yang  kemudian  akan  berpengaruh  yang  sangat signifikan  terhadap  PDRB  (Sitorus,  2016;  Sari,  Sarfiah  dan  Indrawati,  2019).  Pendidikan  juga mampu meningkatkan kualitas hidup perempuan yang mampu memberikan peluang yang lebih luas  bagi  perempuan  dalam  sektor  ekonomi  dan  politik  yang  juga  akan  berpengaruh  pada peningkatan IPM (Abdurrahman dan Tusianti, 2021).
Upaya  lain  yang  dilakukan  pemerintah  adalah  dengan  melakukan  perhitungan  Indeks Ketimpangan Gender (IKG) yang mengadopsi perhitungan Gender Inequality Index (GII) yang diperkenalkan oleh UNDP guna melihat gambaran sebaran IKG menurut wilayah (BPS, 2020). Dari hasil perhitungan per provinsi dapat diketahui bahwa dari 6 provinsi di Pulau Jawa, masih terdapat 2 yang memiliki nilai yang masih rendah bila dibandingkan dengan 4 provinsi lainnya. Hal ini cukup menarik karena seperti diketahui bahwa Pulau Jawa umumnya memiliki fasilitas kesehatan  dan  pendidikan  yang  lebih  baik  dibanding  Pulau  lainnya,  sehingga  seharusnya nilainya akan lebih baik dibanding provinsi lainnya. Kemudian apabila dilihat dari nilai IKG per Kabupaten/Kota,  di  Pulau  Jawa  juga  dapat  ditemui  Kabupaten/Kota  yang  memiliki  nilai menengah  hingga  tinggi.  Dari  berbagai  informasi  tersebut,  analisis  spasial  dapat  dilakukan untuk  memberikan  sudut pandang baru, yaitu  dari  sudut pandang geospasial,  untuk  membantu memahami  pola  dari  data-data  tersebut  dan  menghasilkan  informasi  baru  yang  dapat dimanfaatkan  sebagai  masukan  dalam  penyusunan  kebijakan  untuk  menyelesaikan  isu ketimpangan gender.
Analisis spasial merupakan suatu metode analisis yang menjelaskan pola keruangan dari suatu  objek/fenomena  serta  hubungannya  dengan  objek/fenomena  lain  dimana  pendekatan statistik  dan  pengukuran  dapat  dimanfaatkan  dalam  analisisnya  (Paramasivam  dan Venkatramanan,  2019).  Dan  salah  satu  bentuk  analisis  spasial  yang  dapat  dimanfaatkan  untuk melihat  hubungan  antar  objek,  berupa  nilai  IKG  antar  Kabupaten/Kota,  adalah  Autokorelasi Spasial  ( spatial  autocorrelation ).  Merupakan  metode  analisis  untuk  melihat  korelasi  objek pengamatan dengan objek lain dalam suatu ruang tertentu di sekitarnya dan perubahan terjadi, maka  kemungkinan  objek  pengamatan  juga  mengalami  perubahan  semakin  besar  (Kimerling, dkk., 2016). Fenomena sosial, seperti ketimpangan gender, umumnya dipengaruhi oleh kondisi sosial ekonomi, jumlah penduduk, tingkat pendidikan dan kesehatan masyarakat yang pastinya akan  berbeda-beda  bergantung  dari  lokasi  wilayah  tersebut,  akan  tetapi  biasanya  daerah  yang berdekatan  akan  memiliki  permasalahan  sosial  yang  sama  (Bekti,  2012)  sehingga  analisis autokorelasi  spasial  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  fenomena  sosial  tersebut  untuk
mengetahui  hubungan  antar  objek  seperti  halnya  beberapa  penelitian  yang  dilakukan  oleh Wuryandari,  dkk  (2014)  untuk  menganalisis  pengangguran,  Hermes,  dkk.  (2017)  untuk menganalisis  kemiskinan,  dan  Novitasari  (2015)  terkait  Produk  Domestik  Regional  Bruto (PDRB)  sektor  industri.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  pola hubungan atau korelasi spasial dari nilai Indeks Ketimpangan Gender di Kabupaten/Kota Pulau Jawa  yang  dapat  digunakan  untuk  memberikan  sudut  pandang  baru  dalam  menyelesaikan  isu ketimpangan gender guna menghasilkan kebijakan yang memperhatikan faktor kewilayahan.

## METODE DAN DATA Data dan Lokasi
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  indikator  ketimpangan  gender Indonesia dalam format Kabupaten/Kota pada tahun 2019. Perhitungan IKG Indonesia dihitung dengan  merujuk  pada  pengukuran  GII  UNDP  dengan  menggunakan  beberapa  indikator  yang dikelompokkan  ke  dalam  3  dimensi  yaitu  kesehatan,  pemberdayaan  dan  pasar  tenaga  kerja. Adapun  indikator-indikator  yang  digunakan  adalah  proporsi  persalinan  tidak  di  fasilitas keseharan  dan  perempuan  dengan  umur  kelahiran  hidup  pertama  kurang  dari  20  tahun  untuk dimensi  kesehatan,  persentase  penduduk  laki-laki  dan  perempuan  dengan  pendidikan  minimal SMA  dan  persentase  laki-laki  dan  perempuan  yang  duduk  di  parlemen  untuk  dimensi pemberdayaan dan TPAK laki-laki dan perempuan untuk pasar tenaga kerja. Sedangkan lokasi penelitian  merupakan  seluruh  Kabupaten/Kota  yang  ada  di  Pulau  Jawa  yaitu  sejumlah  119 Kabupaten/Kota.  Sebaran  nilai  IKG  antar  Kabupaten/Kota  di  Pulau  Jawa  tahun  2019  dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Sebaran Nilai IKG Kabupaten/Kota di Pulau Jawa Tahun 2019 (Sumber: BPS, 2020)

## Indeks Moran
Indeks Moran ( Moran’s I ) merupakan salah satu metode yang umumnya digunakan untuk menghitung autokorelasi spasial secara global. Dalam perhitungan dengan menggunakan Indeks Moran pada penelitian ini, langkah pertama yang dilakukan adalah menentukan model matriks pembobot yang akan digunakan yaitu model matriks Rook Contiguity sebagai matriks pembobot spasial  terstandarisasi  ( standardize  contiguity  matrix  W )  dimana  nilai  atau  bobot  yang  sama diberikan  kepada  tetangga  terdekat  sedangkan  yang  lainnya  diberi  bobot  nol.  Dari  hasil pehitungan tersebut dapat diketahui jumlah tetangga untuk masing-masing Kabupaten/Kota.
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  perhitungan  dengan  Indeks  Moran  dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
𝑰 = 𝒏 ∑ ∑ 𝒘𝒊𝒋 (𝒙 𝒊 − 𝒙 ̅)(𝒙 𝒋 − 𝒙 ̅) 𝒏 𝒋=𝟏 𝒏 𝒊=𝟏 ∑ (𝒙 𝒊 − 𝒙 ̅)² 𝒏 𝒊=𝟏
Dimana:
I : Indeks Moran n : banyaknya lokasi kejadian x i : nilai pada lokasi i x j : nilai pada lokasi j
x : rata-rata dari jumlah variabel atau nilai
w ij : elemen pada pembobot terstandarisasi antara daerah i dan
Hasil perhitungan dengan Indeks Moran dengan menggunakan matriks pembobot spasial adalah rentang nilai antara -1 ≤ I ≤ 1 dengan nilai -1 ≤ I ≤ 0 menunjukkan adanya autokorelasi spasial negatif sedangkan nilai 0 ≤ I ≤ 1 menunjukkan adanya autokorelasi spasial positif, nilai Indeks Moran bernilai nol mengindikasikan kenampakan tidak berkelompok. Hasil perhitungan tersebut kemudian diuji dependensi spasialnya dengan menggunakan hipotesis sebagai berikut: H 0 : I = 0, berarti tidak terdapat autokorelasi spasial H 1 : I ≠ 0, berarti terdapat autokorelasi spasial dengan menggunakan rumus statistik uji sebagai berikut:
𝑍(𝐼) = 𝐼 − E(𝐼) √Var(𝐼) ≈ 𝑁(0,1)
dimana 𝐸(𝐼) = − 1 𝑛−1
𝑉𝑎𝑟(𝐼) = 𝑛 2 𝑆 1 − 𝑛𝑆 2 +3(𝐶) 2 (𝑛 2 −1)𝐶 2
𝐶 = 𝐶 ∑ 𝐶 ∑ 𝐶𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 𝒏 𝒊=𝟏 C ij : elemen matriks contiguity
C i : jumlah nilai baris ke-i matriks contiguity C j : jumlah nilai kolom ke-j matriks contiguity
Kemudian Moran Scatterplot (Gambar 2) dapat digunakan untuk mengindentifikasi nilai dari  atribut  terpilih  pada  setiap  lokasi  dan  rata-rata  nilai  dari  atribut  yang  sama  pada  lokasi tetangga  yang  sudah  terstandarisasi. Moran  Scatterplot terdiri  dari  4  kuadran,  dimana  setiap kuadaran menunjukan pola hubungan spasial antar lokasi yaitu Low-Low (LL), Low-High (LH), High-Low (HL), dan High-High (HH). Adapun pembacaan hasil analisis menggunakan Moran Scatterplot menurut Zhukov (2010) adalah sebagai berikut:
1. Kuadran I, HH ( High-High ) menunjukkan bahwa lokasi yang mempunyai nilai amatan tinggi dikelilingi oleh lokasi yang mempunyai nilai amatan tinggi.
2. Kuadran  II,  LH  ( Low-High )  menunjukkan  bahwa  lokasi  yang  mempunyai  nilai  amatan rendah dikelilingi oleh lokasi yang mempunyai nilai amatan tinggi.
3. Kuadran III, LL ( Low-low ) menunjukkan bahwa lokasi yang mempunyai nilai amatan rendah dikelilingi oleh lokasi yang mempunyai nilai amatan rendah.
4. Kuadran  IV,  HL  ( High-Low )  menunjukkan  bahwa  lokasi  yang  mempunyai  nilai  amatan tinggi dikelilingi oleh lokasi yang mempunyai nilai amatan rendah.
Gambar 2. Moran Scatterplot

## Local Indicators of Spatial Association (LISA)
Hasil  penentuan  Indeks  Moran  dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  autokorelasi secara  lokal  ( local  autocorrelation ).  Dalam  konteks  autokorelasi  spasial,  hal  ini  digunakan untuk menentukan suatu wilayah yang memberikan kontribusi terbesar pada tren kejadian yang terjadi  pada  daerah  tersebut.  Semakin  tinggi  nilai  lokal  Moran  memberikan  informasi  bahwa wilayah  yang  berdekatan  memiliki  nilai  yang  hampir  sama  atau  membentuk  suatu  persebaran yang  mengelompok  (Lee  dan  Wong,  2001).  LISA  dapat  dihitung  dengan  menggunakan persamaan.
𝐼 𝑖 = 𝑧 𝑖 ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑧 𝑗 𝑛 𝑖=1 𝑰 Dimana:
I i : Nilai koefisien LISA n : banyaknya lokasi kejadian z i : nilai pada lokasi i z j : nilai pada lokasi j
w ij : elemen pada pembobot terstandarisasi antara daerah i dan j

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Matriks Pembobot Spasial Terstandarisasi
Salah  satu  hal  terpenting  dalam  analisis  autokorelasi  spasial  adalah  menentukan hubungan ketetanggaan antar lokasi pengamatan sehingga akan memudahkan dalam penentuan bobot  dari  masing-masing  lokasi  di  sekitar  lokasi  amatan.  Model  matriks  pembobot  yang digunakan yaitu berupa rook contiguit y dimana hanya lokasi yang berbatasan langsung dengan lokasi  amatan  yang  diberi  bobot  yang  sama,  sedangkan  lokasi  lain  akan  diberi  nilai  0. Berdasarkan hasil perhitungan maka dapat diketahui jumlah lokasi tetangga yang dimiliki oleh masing-masing  Kabupaten/Kota.  Adapun  jumlah  Kabupaten/Kota  berdasarkan  jumlah  lokasi tetangga dapat diamati pada Gambar 3.
Gambar 3. Grafik Jumlah Kabupaten/Kota Berdasarkan Jumlah Lokasi Tetangga (Sumber: Hasil Analisis, 2021)
0 5 10 15 20 25 11 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 Ju m la h Kab up at en/Kot a Jumlah Lokasi Tetangga
Kuadran I (HH) Kuadran II (LH) Kuadran IV (HL) Kuadran III (LL)
Dari grafik tersebut dapat diamati hanya terdapat 1 Kabupaten/Kota yang tidak memiliki tetangga  yaitu  Administrasi  Kepulauan  Seribu  dan  terdapat  1  Kabupaten/Kota  yang  memiliki 11 lokasi tetangga yaitu Bogor. Jumlah Kabupaten/Kota terbanyak terdapat pada jumlah lokasi tetangga  sebesar  4  lokasi  yaitu  23  Kabupaten/Kota  disusul  dengan  jumlah  lokasi  tetangga sebesar 6 lokasi yaitu 21 Kabupaten/Kota sehingga rata-rata jumlah lokasi tetangga dari seluruh lokasi  amatan  adalah  4,35  lokasi.  Dalam  analisis  selanjutnya,  lokasi  Administrasi  Kepulauan Seribu  akan  dihilangkan  karena  lokasi  ini  tidak  akan  memberikan  pengaruh  pada  daerah  di sekitarnya.

## Analisis Indeks Moran
Hasil  perhitungan  dengan  menggunakan  Indeks  Moran  menghasilkan  nilai  sebesar 0,560468  yang  jatuh  pada  rentang  0  ≤  I  ≤  1  sehingga  dapat  diartikan  bahwa  terdapat autokorelasi spasial yang bersifat positif dari nilai IKG antar wilayah yang ada di Pulau Jawa. Nilai ini juga menunjukkan bahwa nilai IKG dari masing-masing Kabupaten/Kota yang ada di Pulau Jawa yang lokasinya berdekatan satu sama lain memiliki kemiripan sehingga membentuk pola  spasial  yang  bersifat  mengelompok (clustered ).  Hal  ini  dapat  diamati  dengan  jelas  pada Gambar 1, dimana nilai IKG pada kelas 5 terlihat mengelompok terutama pada wilayah Provinsi Banten  dan  Jawa  Barat  bagian  selatan  dan  juga  Pulau  Madura.  Serta  nilai  IKG  kelas  4  juga terlihat  mengelompok  pada wilayah Provinsi  Jawa  Barat bagian  utara dan bagian  paling  timur dari Provinsi Jawa Timur.
Tabel 1. Uji Statistik Hasil Perhitungan Indeks Moran (Sumber: Hasil Analisis, 2021)
Indeks Moran Nilai E( I ) VAR ( I ) Z( I ) Z(α) P- value Uji Statistik 0,560462  -0,008547 0,003679 9,381463 2,58 0,0000001 9,381463 > 2,58, H 0 ditolak
Gambar 4. Hasil Perhitungan Autokorelasi Spasial Dengan Menggunakan Indeks Moran Terhadap Nilai IKG Kabupaten/Kota di Pulau Jawa Tahun 2019 (Sumber: Hasil Analisis, 2021)
Gambar 5. Moran Scatterplot Nilai IKG Kabupaten/Kota di Pulau Jawa Tahun 2019 (Sumber: Hasil Analisis, 2021)
Dari  hasil  perhitungan  dengan  Indeks  Moran  tersebut,  dilakukan  uji  statistik  pada  taraf signifikasi  sebesar  5%  (0,05).  Dengan  nilai  P- value sebesar  0,0000001  yang  memiliki  nilai kurang dari taraf signifikasi dapat disimpulkan bahwa Hipotesis H 0 dapat ditolak dan Hipotesis H 1 yaitu  adanya  autokorelasi  spasial  dapat  diterima.  Pengujian  dengan  melihat  perbandingan nilai  dari  Z( I )  dan  Z(α)  dimana  diperoleh  nilai  Z( I )  >  Z(α)  semakin  menguatkan  penolakan Hipotesis  H 0 yang  dapat  diartikan  bahwa  terdapat  autokorelasi  spasial  dari  data  IKG Kabupaten/Kota  yang dianalisis.  Pada  visualiasi  data  dengan  menggunakan Moran  Scatterplot (Gambar  5)  menunjukkan  bahwa  nilai  IKG  dari  Kabupaten/Kota  di  Pulau  Jawa  tersebar  ke dalam  4  kuadran  yang  berbeda.  Sebaran  nilai  terbanyak  dapat  dilihat  pada  kuadran  I  dan kuadran  III,  sehingga  dapat  diinterpretasikan  terjadinya  pengelompokkan  pada  nilai  IKG Kabupaten/Kota  di  Pulau  Jawa.  Wilayah  yang  memiliki  nilai  IKG  tinggi  sebagian  besar  juga dikelilingi  oleh  wilayah  tetangga  dengan  nilai  IKG  tinggi  dan  begitu  pun  sebaliknya.  Gradien pada Moran  Scatterplot juga  menunjukkan  kemiringan  garis  menjauhi  sumbu  horizontal  yang menunjukkan  besarnya  autokorelasi  spasial  yang  ditemukan  pada  data,  dan  arah  gradien  yang berawal  dari  kuadran  III  menuju  kuadran  I  menunjukkan  autokorelasi  spasial  yang  bersifat positif.

## LISA
Gambar 6. Pengelompokan Nilai IKG Kabupaten/Kota di Pulau Jawa Tahun 2019 dengan Menggunakan LISA (Sumber: Hasil Analisis, 2021)
Analisa dengan menggunakan LISA dapat dimanfaatkan untuk mengidentifikasi wilayah secara  lokal  pada  daerah  amatan  dimana  nilai  dari  wilayah  tersebut  sangat  berpengaruh  baik secara  positif  maupun  negatif  satu  sama  lain.  Dari  hasil  analisa,  dapat  dilihat  bahwa  sebagian besar  wilayah  Provinsi  Jawa  Barat  dan  Banten,  serta  bagian  timur  Provinsi  Jawa  Timur menunjukkan  warna  merah  yang  menunjukkan  bahwa  wilayah-wilayah  tersebut  berpengaruh cukup  kuat  pada  hasil  autokorelasi  spasial  global  dimana  daerah  tersebut  memiliki  nilai  IKG tinggi  dan  dikelilingi  juga  dengan  wilayah  yang  memiliki  nilai  IKG  tinggi.  Bila  dilihat  pada nilai IKG di wilayah tersebut, sebagai contoh wilayah Pandeglang dengan nilai IKG 0,56 yang dikelilingi  oleh  wilayah  dengan  nilai  tinggi  lainnya  yaitu  Lebak  dengan  nilai  IKG  0,596  dan Serang  dengan  nilai  IKG  0,525.  Pengelompokkan  ini  memberikan  pengaruh  negatif  terhadap wilayah-wilayah di sekitarnya dengan masih tingginya nilai-nilai IKG di wilayah sekitarnya. Ha yang  berbeda  dapat  dilihat  pada  wilayah  yang  disimbolisasikan  dengan  warna  biru  dimana wilayah  ini  memiliki  nilai  IKG  rendah  dan  wilayah  tetangganya  juga  memiliki  nilai  IKG rendah.    Sebagai  contoh  seluruh  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  D.I.Yogyakarta  yang  memiliki nilai IKG rendah yang memberikan pengaruh positif pada wilayah di sekitarnya.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  autokorelasi  spasial  dengan  menggunakan  Indeks  Moran, dimana  diperoleh  nilai  indeks  sebesar  0,560462,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat autokorelasi  spasial  yang  bersifat  positif  dan  terjadi  klasterisasi  dari  sebaran  nilai  IKG Kabupaten/Kota  di  Pulau  Jawa  Tahun  2019.  Sebaran  dari  nilai  IKG  tersebut  sebagian  besar terdapat  pada  kuadaran  I  dan  III  yang  menunjukkan  hubungan  HH  dan  LL  dimana  wilayah amatan dengan nilai IKG tinggi akan dikelilingi wilayah dengan nilai IKG tinggi dan sebaliknya wilayah amatan dengan nilai IKG rendah juga dikelilingi oleh wilayah dengan nilai IKG rendah. Sedangkan  dari  hasil  analisis  dengan  menggunakan  LISA,  hanya  40  wilayah  Kabupaten/Kota yang  memiliki  signifikansi  atau  pengaruh,  baik  secara  positif  maupun  negarif,  terhadap  hasil analisis autokorelasi spasial global. Dari 40 wilayah tersebut, 21 wilayah memberikan pengaruh negatif terhadap nilai IKG di wilayah sekitarnya yang dapat diamati dari nilai IKG dari wilayah- wilayah  tetangga  sekitarnya.  Sedangkan  16  wilayah  memberikan  pengaruh  positif  dengan rendahnya nilai IKG di wilayah tersebut.
Hasil analisis tersebut dapat dimanfaatkan sebagai masukan dalam menentukan kebijakan untuk menanggulangi isu ketimpangan gender nasional dan antar wilayah. Dengan memetakan dan  memahami  wilayah  mana  yang  membutuhkan  perhatian  lebih,  maka  kebijakan  pun  dapat dirancang sedemikian rupa dengan memperhatikan permasalahan yang ada di wilayah tersebut sehingga  pelaksanaan  kebijakan  dapat  dijalankan  denganlebih  efektif  dan  efisien.  Dengan melihat  adanya  hubungan  antar  wilayah  yang  dapat  mempengaruhi  wilayah  lain,  baik  berupa pengaruh  positif  maupun  negatif,  maka  diperlukan  kerjasama  guna  menanggulangi  isu ketimpangan  gender  secara  kewilayahan.  Wilayah  dengan  nilai  IKG  yang  tinggi  dapat melakukan studi banding untuk melihat praktik baik yang telah dilakukan oleh wilayah-wilayah dengan  nilai  IKG  rendah  sebagai  dasar  dari  penyusunan  kebijakan  dan  tujuan  pembangunan daerah.  Hal  ini  menunjukkan  pentingnya  pemanfaatan  analisis  spasial  tidak  hanya  untuk pemetaan sumber daya alam, tetapi juga di bidang sosial ekonomi. Analisis spasia terbukti dapat memberikan  sudut  pandang  baru  dalam  memecahkan  permasalahan  di  bidang  sosial  ekonomi. Akan  tetapi  dalam  pemanfaataannya,  pembangunan  basis  data  spasial  yang  baik,  serta ketersediaan  data  atribut  di  bidang  sosial  ekonomi  yang  valid  juga  dibutuhkan  untuk  dapat menghasilkan hasil analisis yang bermanfaat guna menunjang tujuan pembangunan.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdurrahman  dan  Tusianti,  E.,  2021.  Apakah  Pemberdayaan  Perempuan  dalam  Ekonomi  dan Politik  Telah  Meningkatkan  IPM  Perempuan  Indonesia? Jurnal  Ekonomi  dan Pembangunan Indonesia , 21(2), p.204-219. Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  2020. Kajian  Perhitungan  Indeks  Ketimpangan  Gender .  BPS, Indonesia.
Bekti, R.D., 2012. Autokorelasi Spasial untuk Identifikasi Pola Hubungan Kemiskinan di Jawa Timur. ComTech , 3(1), p.217-227.
Harmes,  Juanda,  B.,  Rustiadi,  E.,  dan  Barus,  B.,  2017.  Pemetaan  Efek  Spasial  pada  Data Kemiskinan Kota Bengkulu. Journal of Regional and Rural Development Planning , 1(2), p.192-201.
Hubies, A.V.S., 2010. Pemberdayaan Perempuan dari Masa ke Masa . Bogor: IPB Press Kimerling, J., Buckley, A., Muehrcke, P., dan Muehrcke, J., 2016, Map Use: Reading Analysis Interpretation (7th Ed) , California: ESRI Press. Lee, J., dan Wong, D.W.S., 2001. Statistic for Spatial Data , New York: John Wiley & Sons. Novitasari, D.A., 2015. Spatial Patterna Analysis dan Spatial Autocorrelation Produk Domestik Regional  Bruto  (PDRB)  Sektor  Industri  untuk  Menggambarkan  Perekonomian  Penduduk di Jawa Timur. Jurnal Ekbis: Jurnal Analisis, Prediksi dan Informasi, 13(1), p.629-637.
Paramasivam, C.R., dan Venkatramanan, S., 2019. An Introduction to Various Spatial Analysis Techniques. In :  Venkatramanan,  S.,  Prasanna,  M.V.,  Chung,  S.Y.  (eds), GIS  and Geostatistical  Techniques  for  Groundwater  Science .  Elsevier,  Oxford,  p.23-30. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-815413-7.00003-1.
Sari,  R.P.,  Sarfiah,  S.N.,  dan  Indrawati,  L.R.,  2019.  Analisis  Pengaruh  Ketimpangan  Gender Terhadap  Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  Tahun  2011-2017  (Studi  Kasus  6 Kota  di  Provinsi  Jawa  Tengah). DINAMIC:  Directory  Journal  of  Economic ,  1(4),  p.467- 478.
Sitorus,  A.V.Y.,  2016.  Dampak  Ketimpangan  Gender  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  di Indonesia. Sosio Informa , 2(1), Kesejahteraan Sosial, p. 89-101.
United  Nations  Development  Program  (UNDP),  2018.  Human      Development      Indices      and Indicators:    2018    Statistical    Update.
http://hdr.undp.org/sites/default/files/2018_human_development_statistical_update.pdf [diakses pada 1 Maret 2021].
Wuryandari,  T.,  Hoyyi,  A.,  Kusumawardani,  D.S.,  dan  Ahmawati,  2014.  Indentifikasi Autokorelasi  Spasial  Pada  Jumlah  Pengangguran  di  Jawa  Tengah  Menggunakan  Indeks Moran. Media Statistika , 7(1), p.1-10.
Zhukov, Y. M., 2010. Applied Spatial Statistics in R, Section 2 Spatial Autocorrelation , IQSS, Harvard University.